因为目前 ChatGLM3 还比较新,我使用的 langchain 版本还未更新 3 的接口,所以测试的时候是使用的自己的ChatGLM3 类~ fromlangchain_chatglm3importChatGLM3llm=ChatGLM3(endpoint_url="http://localhost:8000/")response=llm.invoke('你好') 当然,langchain_chatglm3并不是官方的类,这里只是使用本地简单方法...
也可以使用endpoint_url指定服务终端,这些终端使用无服务器 API,这对于有 Hugging Face专业帐户或企业 hub的用户大有好处。普通用户也可以通过在代码环境中设置自己的 HF 令牌从而在免费请求数配额内使用终端。 fromlangchain_huggingfaceimportHuggingFaceEndpoint llm = HuggingFaceEndpoint( repo_id="meta-llama/Meta-Lla...
result = ChatOpenAI(temperature=0.8) # endpoint_url = "http://10.10.7.160:8000/v1/chat/completions" # result = ChatGLM3( # endpoint_url=endpoint_url, # max_tokens=2048, # ) return result def _combine_documents( docs, document_prompt=DEFAULT_DOCUMENT_PROMPT, document_separator="\n\n" ...
endpoint_url=endpoint_url, max_token=80000, top_p=0.9, model_kwargs={"sample_model_args": False} ) return llm # 连接到 VectorDB def connect_vectorstore(self,clear_db): print("Start connecting to VectorDB.") VDB_URL = self.config['vdb_config']['VDB_URL'] VDB_USERN...
llm=ChatGLM(endpoint_url='http://127.0.0.1:8000',max_token=80000,top_p=0.9)#sample_rows_in_table_info 查询table_info时采样的数量db=SQLDatabase.from_uri("sqlite:///data/instance",include_tables=['instance'],sample_rows_in_table_info=2)chain=create_sql_query_chain(llm,db)question="查...
您可以使用以下工具"""# 初始化大模型实例,可以是本地部署的,也可是是ChatGPT# llm = ChatGLM(endpoint_url="http://你本地的实例地址")llm = ChatOpenAI(openai_api_key="sk-xxx", model_name='gpt-3.5-turbo', request_timeout=60)# 初始化工具tools = [CalculatorTool(), SearchTool()]# 初始化...
您可以使用以下工具"""# 初始化大模型实例,可以是本地部署的,也可是是ChatGPT# llm = ChatGLM(endpoint_url="http://你本地的实例地址")llm=ChatOpenAI(openai_api_key="sk-xxx",model_name='gpt-3.5-turbo',request_timeout=60)# 初始化工具tools=[CalculatorTool(),SearchTool()]# 初始化对话存储,...
(temperature=0.8) # endpoint_url = "http://10.10.7.160:8000/v1/chat/completions" # result = ChatGLM3( # endpoint_url=endpoint_url, # max_tokens=2048, # ) return result def _combine_documents( docs, document_prompt=DEFAULT_DOCUMENT_PROMPT, document_separator="\n\n" ): doc_strings =...
LANGCHAIN_ENDPOINT "https://api.smith.langchain.com" 可选- Langchain Smith API的URL LANGCHAIN_TRACING_V2 false 可选- 启用Langchain跟踪v2 LANGCHAIN_PROJECT 可选- Langchain项目名称 LANGCHAIN_API_KEY 可选- Langchain API密钥 LLM配置 MacOS和Linux用户可以使用通过Ollama提供的任何LLM。在https://o...
在这种情况下,我们将终结点 URL 和密钥都放在以下环境变量中:Bash 复制 export AZURE_INFERENCE_ENDPOINT="<your-model-endpoint-goes-here>" export AZURE_INFERENCE_CREDENTIAL="<your-key-goes-here>" 配置完成后,创建一个客户端来连接到终结点。 在本例中,我们使用的是聊天补全模型,因此我们导入类 AzureAI...